由於文章篇幅有限,我將提供一些關鍵資料結構和演算法的實作範例。首先介紹幾個核心資料結構和演算法,然後給出對應的Java程式碼範例。
-
陣列
- 實作一個動態擴充的陣列
- 實作陣列的增刪改查運算
public class DynamicArray<T> { private Object[] array; private int size; private int capacity; public DynamicArray() { capacity = 10; array = new Object[capacity]; size = 0; } public void add(T element) { if (size == capacity) { capacity *= 2; Object[] newArray = new Object[capacity]; System.arraycopy(array, 0, newArray, 0, size); array = newArray; } array[size++] = element; } public T get(int index) { if (index < 0 || index >= size) throw new IndexOutOfBoundsException(); return (T) array[index]; } public void remove(int index) { if (index < 0 || index >= size) throw new IndexOutOfBoundsException(); for (int i = index; i < size - 1; i++) { array[i] = array[i + 1]; } size--; } }
-
鍊錶
- 實作一個單鍊錶
- 實作鍊錶的增刪改查操作
public class ListNode { int val; ListNode next; ListNode(int val) { this.val = val; } } public class LinkedList { private ListNode head; public void addAtHead(int val) { ListNode newHead = new ListNode(val); newHead.next = head; head = newHead; } public void addAtTail(int val) { if (head == null) { head = new ListNode(val); } else { ListNode current = head; while (current.next != null) { current = current.next; } current.next = new ListNode(val); } } public void deleteAtIndex(int index) { if (index == 0) { head = head.next; return; } int count = 0; ListNode current = head; ListNode prev = null; while (current != null && count < index) { prev = current; current = current.next; count++; } if (current != null) { prev.next = current.next; } } public ListNode get(int index) { ListNode current = head; int count = 0; while (current != null && count < index) { current = current.next; count++; } return current; } }
-
堆疊
- 實作一個基於陣列的堆疊
- 實作堆疊的入堆疊、出棧等操作
public class ArrayStack { private int[] array; private int top; private int capacity; public ArrayStack(int capacity) { this.capacity = capacity; array = new int[capacity]; top = -1; } public void push(int value) { if (top == capacity - 1) throw new IllegalStateException("Stack is full"); array[++top] = value; } public int pop() { if (top == -1) throw new IllegalStateException("Stack is empty"); return array[top--]; } public int peek() { if (top == -1) throw new IllegalStateException("Stack is empty"); return array[top]; } public boolean isEmpty() { return top == -1; } }
-
隊列
- 實作一個基於陣列的佇列
- 實作佇列的入隊、出隊等運算
public class ArrayQueue { private int[] array; private int front; private int rear; private int capacity; public ArrayQueue(int capacity) { this.capacity = capacity; array = new int[capacity]; front = 0; rear = -1; } public void enqueue(int value) { if (rear == capacity - 1) throw new IllegalStateException("Queue is full"); array[++rear] = value; } public int dequeue() { if (isEmpty()) throw new IllegalStateException("Queue is empty"); int value = array[front]; front++; return value; } public int peek() { if (isEmpty()) throw new IllegalStateException("Queue is empty"); return array[front]; } public boolean isEmpty() { return front > rear; } }
-
排序演算法
- #實作冒泡排序、插入排序、選擇排序、快速排序等演算法
public class Sort { public static void bubbleSort(int[] array) { int length = array.length; for (int i = 0; i < length - 1; i++) { for (int j = 0; j < length - 1 - i; j++) { if (array[j] > array[j + 1]) { int temp = array[j]; array[j] = array[j + 1]; array[j + 1] = temp; } } } } public static void insertionSort(int[] array) { for (int i = 1; i < array.length; i++) { int current = array[i]; int j = i - 1; while (j >= 0 && array[j] > current) { array[j + 1] = array[j]; j--; } array[j + 1] = current; } } public static void selectionSort(int[] array) { for (int i = 0; i < array.length - 1; i++) { int minIndex = i; for (int j = i + 1; j < array.length; j++) { if (array[j] < array[minIndex]) { minIndex = j; } } int temp = array[i]; array[i] = array[minIndex]; array[minIndex] = temp; } } public static void quickSort(int[] array, int low, int high) { if (low < high) { int mid = partition(array, low, high); quickSort(array, low, mid - 1); quickSort(array, mid + 1, high); } } private static int partition(int[] array, int low, int high) { int pivot = array[high]; int i = low - 1; for (int j = low; j < high; j++) { if (array[j] < pivot) { i++; int temp = array[i]; array[i] = array[j]; array[j] = temp; } } int temp = array[i + 1]; array[i + 1] = array[high]; array[high] = temp; return i + 1; } }
以上是一些核心的資料結構和演算法的Java實作範例,希望能對你有幫助。
以上是JAVA核心資料結構與演算法實現的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

特斯拉是一个典型的AI公司,过去一年训练了75000个神经网络,意味着每8分钟就要出一个新的模型,共有281个模型用到了特斯拉的车上。接下来我们分几个方面来解读特斯拉FSD的算法和模型进展。01 感知 Occupancy Network特斯拉今年在感知方面的一个重点技术是Occupancy Network (占据网络)。研究机器人技术的同学肯定对occupancy grid不会陌生,occupancy表示空间中每个3D体素(voxel)是否被占据,可以是0/1二元表示,也可以是[0, 1]之间的

译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟在我之前的博客中,我们已经了解了如何使用因果树来评估政策的异质处理效应。如果你还没有阅读过,我建议你在阅读本文前先读一遍,因为我们在本文中认为你已经了解了此文中的部分与本文相关的内容。为什么是异质处理效应(HTE:heterogenous treatment effects)呢?首先,对异质处理效应的估计允许我们根据它们的预期结果(疾病、公司收入、客户满意度等)选择提供处理(药物、广告、产品等)的用户(患者、用户、客户等)。换句话说,估计HTE有助于我

译者 | 朱先忠审校 | 孙淑娟引言模型超参数(或模型设置)的优化可能是训练机器学习算法中最重要的一步,因为它可以找到最小化模型损失函数的最佳参数。这一步对于构建不易过拟合的泛化模型也是必不可少的。优化模型超参数的最著名技术是穷举网格搜索和随机网格搜索。在第一种方法中,搜索空间被定义为跨越每个模型超参数的域的网格。通过在网格的每个点上训练模型来获得最优超参数。尽管网格搜索非常容易实现,但它在计算上变得昂贵,尤其是当要优化的变量数量很大时。另一方面,随机网格搜索是一种更快的优化方法,可以提供更好的

导读:因果推断是数据科学的一个重要分支,在互联网和工业界的产品迭代、算法和激励策略的评估中都扮演者重要的角色,结合数据、实验或者统计计量模型来计算新的改变带来的收益,是决策制定的基础。然而,因果推断并不是一件简单的事情。首先,在日常生活中,人们常常把相关和因果混为一谈。相关往往代表着两个变量具有同时增长或者降低的趋势,但是因果意味着我们想要知道对一个变量施加改变的时候会发生什么样的结果,或者说我们期望得到反事实的结果,如果过去做了不一样的动作,未来是否会发生改变?然而难点在于,反事实的数据往往是

SimCLR(Simple Framework for Contrastive Learning of Representations)是一种学习图像表示的自监督技术。 与传统的监督学习方法不同,SimCLR 不依赖标记数据来学习有用的表示。 它利用对比学习框架来学习一组有用的特征,这些特征可以从未标记的图像中捕获高级语义信息。SimCLR 已被证明在各种图像分类基准上优于最先进的无监督学习方法。 并且它学习到的表示可以很容易地转移到下游任务,例如对象检测、语义分割和小样本学习,只需在较小的标记

一、盒马供应链介绍1、盒马商业模式盒马是一个技术创新的公司,更是一个消费驱动的公司,回归消费者价值:买的到、买的好、买的方便、买的放心、买的开心。盒马包含盒马鲜生、X 会员店、盒马超云、盒马邻里等多种业务模式,其中最核心的商业模式是线上线下一体化,最快 30 分钟到家的 O2O(即盒马鲜生)模式。2、盒马经营品类介绍盒马精选全球品质商品,追求极致新鲜;结合品类特点和消费者购物体验预期,为不同品类选择最为高效的经营模式。盒马生鲜的销售占比达 60%~70%,是最核心的品类,该品类的特点是用户预期时

10 月 5 日,AlphaTensor 横空出世,DeepMind 宣布其解决了数学领域 50 年来一个悬而未决的数学算法问题,即矩阵乘法。AlphaTensor 成为首个用于为矩阵乘法等数学问题发现新颖、高效且可证明正确的算法的 AI 系统。论文《Discovering faster matrix multiplication algorithms with reinforcement learning》也登上了 Nature 封面。然而,AlphaTensor 的记录仅保持了一周,便被人类

1.线性回归线性回归(Linear Regression)可能是最流行的机器学习算法。线性回归就是要找一条直线,并且让这条直线尽可能地拟合散点图中的数据点。它试图通过将直线方程与该数据拟合来表示自变量(x 值)和数值结果(y 值)。然后就可以用这条线来预测未来的值!这种算法最常用的技术是最小二乘法(Least of squares)。这个方法计算出最佳拟合线,以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离(绿线)的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。例如


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

AI Hentai Generator
免費產生 AI 無盡。

熱門文章

熱工具

禪工作室 13.0.1
強大的PHP整合開發環境

SublimeText3漢化版
中文版,非常好用

SublimeText3 Linux新版
SublimeText3 Linux最新版

記事本++7.3.1
好用且免費的程式碼編輯器

Dreamweaver CS6
視覺化網頁開發工具